配送中心订单分批与拣货路径研究

建立了以最小化拣货路径距离为目标函数的分批与路径优化的组合数学模型,分别采用订单包络算法与遗传算法来解决订单的分批与路径优化问题,推导了双区型仓库模型下订单品项之间的通用距离公式。对订单分批前后分别按照传统穿越策略、S型策略和GA优化策略3种不同路径方法进行分析。算例分析证明,采用订单分批与GA路径优化的策略组合,其拣货路径距离最短,节约量最大,可以达到40.33%。     

基于遗传算法的订单分批分拣的应用研究

构造了拣货作业中订单分批问题的数学模型,在一些模型假设的基础上,提出了解决该问题的遗传算法.算例分析表明,该算法的订单分批结果优于传统的先到先服务的分批结果,为实现订单优化分批拣货作业提供了新方法.     

单区型物流配送中心订单分批与路径优化研究

在物流配送中心中,对于货物进行拣选一直以来都是物流配送作业中的核心环节,对货物拣选的作业量高达60%,且货物拣选作业成本占总作业成本的50%~75%,因此拣选作业是制约配送效率提高的关键环节。文章以单区型的物流配送中心订单拣选作业为研究对象,着重研究货物的拣选路径。通过采用基于订单相似系数的聚类算法对订单进行分批拣选和基于禁忌搜索算法对订单拣选路径进行计算,并将它们的结果与订单不分批结果进行比较,从而得到禁忌搜索算法的优化高于聚类算法,拣选路径的优化提高了64%,同时这两种方法跟不分批订单拣选路径相对比,都能够有效提高拣选货物的效率,分别提高了69%和89%,减少人力劳动,在一定程度上减少了物流作业成本。     

B2C模式下仓储式超市订单拣货路径优化

针对不规则布局卖场的拣货路径问题,从拣货口数量、进出口角度提出两种先分批后拣货的优化方案,并建立带有载重、容量限制的批量订单拣货路径模型。分批阶段,考虑了紧急订单、商品种类和配送距离,采用种子算法求解;拣货阶段,引用多项式变异和带有随机扰动的单纯形法对麻雀搜索算法进行改进,对批次拣货路径求解。结果表明,方案二更优,可以减少拣货员的人数、缩短在卖场的拣货时间,并提高设备利用率,改进的麻雀搜索算法在求解结果上优于原算法。     

“货到人”订单分批拣选作业优化研究

由于传统的“人到货”订单拣选方式存在效率低、成本高等问题,无法满足仓储物流高效快捷的订单拣选作业模式。因此,“货到人”订单拣选系统得到了迅速发展。订单分批作为优化订单拣选作业的方法之一,如何实现合理有效的订单分批,提高订单拣选系统整体运作效率是研究的重点。以最小化货架搬运总次数为目标建立订单分批数学模型,采用订单相似度和萤火虫算法的联合优化方法实现订单分批。通过在Matlab软件上进行多组实验,验证了所提出模型和优化方法的有效性,与按单拣选所需货架搬运次数相比,订单拣选作业优化效果显著。     

基于运筹优化算法的瓶装液化石油气配送策略研究

针对城镇瓶装液化石油气零售业务配送问题,引入运筹优化算法,在配送网络规划方面通过建立定量决策变量与约束条件,实现科学、合理的配送区域划分.在配送方式优化方面采用分批间歇配送方式制定固定订单量分批与固定时窗分批策略,采用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法进行配送路径优化.文章研究策略能够有效帮助瓶装液化石油气销售企业更好的提升配送效率与服务质量,降低管理成本,实现效益最大化,为数字化智能配送奠定了一定基础.     

带出餐时间的外卖订单分配及路径优化问题研究

外卖行业的迅猛发展导致用户数量和交易规模急剧增加,而订单分配和路径优化作为影响外卖配送效率的核心问题在近几年受到了广泛关注。针对该问题,建立旨在提高配送效率并满足任务分配均衡性的优化模型。在订单分配阶段,利用时间切片,将动态分配过程转化为静态,通过改进K中心点聚类算法形成时间切片下的订单子集,最后利用匈牙利算法进行订单子集的指派完成订单分配。在路径优化阶段,将原问题转化为带有时间窗和取送货的TSP问题进行求解。最后利用数值实验验证模型和算法的有效性。     

电商仓库拣选作业优化研究

仓库作为电商物流体系中的重要部分,在其物流体系中发挥着关键作用,而拣选作业作为电商仓库中的一项重要环节,很大程度上影响着订单的出库效率和物流时效。如何对订单分批方式进行优化,如何改进拣选路径策略,加快订单的拣选速度,是本文探究的主要问题。     

基于遗传算法的多目标集装箱多式联运运输优化模型

基于集装箱多式联运在进行门到门的运输过程中可以选择多种运输方式和路径的组合进行优化运输这个特点，本文将多式联运的运输优化问题转化成为一个最短路径问题，以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型，并选择遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证。     

连锁超市车辆路径优化的实例分析

以某连锁超市为研究对象,将其车辆路径问题分解为车辆分配和单一车辆路线安排两个相互关联的子问题。采用启发式算法中的两阶段算法,分别用先分组后路径和先路径后分组的方法进行求解。通过对比分析,证明该方法可行并实现了运输距离和车辆资源的优化。     

连锁超市车辆路径优化的实例分析

以某连锁超市为研究对象,将其车辆路径问题分解为车辆分配和单—车辆路线安排两个相互关联的子问题.采用启发式算法中的两阶段算法,分别用先分组后路径和先路径后分组的方法进行求解.通过对比分析,证明该方法可行并实现了运输距离和车辆资源的优化.     

基于蚁群算法的车间生产调度模型的研究与应用

针对面向订单的车间生产调度问题的局限性,结合实际生产情况,建立了订单车间生产调度管理系统,并对调度算法模型进行了深入研究,提出了一种综合运用理想点求模与蚁群算法的订单多目标优化调度方法。以最小化设备资源利用总时间、最小化产品延迟交货总时间为目标,利用蚁群算法对企业生产能力范围内的订单进行多目标优化调度,调度报表为企业实际生产提供指导。该系统和方法在某重型机械集团公司进行应用,体现了减少劳动力投入、缩短生产周期的效果。     

基于众包配送模式的超市订单分配与路径规划研究

随着互联网的快速发展,O2O商业模式已经成为一种潮流。超市作为连接广大消费者和生产者的终端场所,其在转型升级的过程中也采用了全新的O2O商业模式。由于超市末端配送服务具有即时性,超市配送员大多数属于社会闲散人员,并没有接受过专业的培训。导致在配送过程中发生无人接单、配送超时、顾客满意度低等问题。造成这些问题的主要原因是众包配送平台订单分配模式缺乏科学的并单指导,文章将杭州市B连锁超市的151个订单用改进的K-means算法进行聚类,再将聚类完成的订单用蚁群算法进行路径优化。最后验证了所使用的方法在解决超市订单分配和路径优化问题方面的可行性和有效性。     

基于改进BBO算法的多目标柔性作业车间调度研究

为了满足市场的快速变化、降低生产成本,车间调度成为生产的关键环节。为解决作业车间分批调度问题,本文在企业资金收益率最大化、物料周转速度最快的情况下,建立以生产周期、交货期满意度为指标的数学模型,并提出一种将DE算法与BBO算法相结合的多目标优化算法模型。最后经过实例仿真,求得的结果证明了算法的有效性。     

汽车生产企业基于JIT采购的订单分配问题研究

把JIT采购同订单分配结合起来,建立一个以生产商采购成本最小化为目标,以满足一定的质量稳定性条件为约束的最优订单分配模型.模型把传统采购的订单分配优势和JIT采购的优势结合起来,有效实现采购总成本的节省.实例分析表明了该算法的有效性和实用性.     

人工拣选作业中订单分批处理研究综述

对人工拣选作业中订单分批处理问题的国内外研究现状进行了综述,并概述了现有研究存在的主要问题,最后得出结论:对订单的随机性尚需进行针对性的专题研究,同时,结合订单随机性研究订单分批处理,具有一定的理论意义和现实意义。     

配送中心拣货作业中的订单分批策略研究

针对配送中心采取批量拣货时首先必须解决的订单问题，介绍了订单分批的四种方式及分批策略。同时针对固定时窗分批的不足，提出了时窗大小的动态设计方法。     

人工拣选作业中订单分批处理研究综述

对人工拣选作业中订单分批处理问题的国内外研究现状进行了综述,并概述了现有研究存在的主要问题,最后得出结论:对订单的随机性尚需进行针对性的专题研究,同时,结合订单随机性研究订单分批处理,具有一定的理论意义和现实意义.     

多约束条件下多规格成品卷烟货车装载模型及系统

面对零散化、碎片化的卷烟订单,目前烟草行业内仍然依赖于人工经验进行订单组拼和货车装载,多规格烟箱、多种类车厢加上多到货时间要求,带来了订单组拼和装载布局的难题,制约了车辆满载率和装载效率,增加了运输成本。选取车辆满载率和运输总成本作为目标指标,科学构建三维装车模型,以订单组拼、装车码放、路径规划和承运均衡等四个智能算法模型为基础,采用改进的迪杰斯特拉（Dijkstra）算法,确定出最优组拼装车方案,并提供具有指导作用的装车作业流程。     

多边形地物绕行路径生成算法的设计与应用

本算法先对给定区域内中若干个固定多边形进行预处理，之后将与行进路线呈相交关系的多边形中的部分端点加入算法中，主要使用逐点判断的方法，寻找满足一定条件的顶点，渐进式生成绕行路径。最后文章给出该算法在实际应用中的例子。并讨论算法的优缺点。